Transcranial acoustic imaging for real-time control of ultrasound-mediated blood-brain barrier opening using a clinical-scale prototype system
Notice bibliographique
Résumé
Multichannel beamforming of passively detected ultrasound (US)-stimulated acoustic emissions is a promising method for guiding cavitation-mediated therapies. In the context of brain applications, our group and others have previously demonstrated the use of conventional beamforming techniques to transcranially map cavitation activity during microbubble (MB)-mediated blood-brain barrier (BBB) opening. MB activity can be mapped at pressure levels below the BBB opening threshold, allowing target confirmation prior to therapy delivery. By including skull-specific phase and amplitude corrections in the reconstruction process, the aberrating effects of the cranial bone can be compensated for to improve image quality. Recently, we have designed, fabricated, and characterized multi-frequency, transmit/receive, sparse hemispherical phased arrays for MB-mediated brain therapy and simultaneous cavitation mapping [Deng et al., Phys. Med. Biol. 61, 8476-8501 (2016)]. This talk will review our progress to date in using these prototype systems to exploit the spatial information obtained from receive beamforming to actively modulate the therapeutic exposures during US-induced BBB opening, following our previously developed single-element internal calibration approach [O’Reilly & Hynynen, Radiology 263, 96-106 (2012)]. We anticipate that this technique will improve the safety and efficacy of MB-mediated BBB opening, as well as other future non-thermal US brain treatments such as cavitation-enhanced ablation, sonothrombolysis, and histotripsy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».